193.174.19.232Abstract: P. Soni, D. Mondal, S. Chatterjee, P. Mishra (2022)

Proceedings of the IEEE International Power and Renewable Energy Conference (IPRECON 2022), 1–5p. (2022) DOI:10.1109/IPRECON55716.2022.10059470

Deep Learning Technique for Recurrence Plot-based Classification of Power Quality Disturbances

P. Soni, D. Mondal, S. Chatterjee, P. Mishra

The classification of power quality disturbances (PQDs) is essential for the stability and reliability of the power system. A method to categorize PQD incidents using a recurrence plot (RP) is developed in this work. RP technique is used to transform 1-D PQD into 2-D graphics. PQD events were produced in compliance with IEEE standard 1159-1995 in both single and multiple forms. The 2-D graphics created using RP is fed to the deep learning architectures: Googlenet, ResNet-50 and Alexnet. The features obtained from deep learning were classified using support vector machine, which shows the correct classification of 15 classes with 99.63% accuracy.

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